本书旨在使读者掌握常用的计量经济理论与方法，本书主要内容如下：一元线性回归分析的模型假设、最小二乘法估计及性质、系数的显著性检验；多元线性回归分析的模型假设、最小二乘法估计及性质、线性约束的检验、多重共线性；广义最小二乘估计、序列相关与异方差问题的处理；模型的非线性形式、虚拟变量与经济结构变化的检验、分布滞后模型、IV估计；联立方程组模型的识别、估计与检验；离散选择模型、受限因变量模型及面板模型的估计与检验；时间序列分析基础与非平稳经济变量分析初步；分位数回归与Bootstrap技术初步。为更好地掌握和理解计量经济理论方法，本书正文部分提供了较为经典的实证案例分析，每章附录部分提供了相关补充证明和介绍，本书最后还给出部分习题解答与提示。

赵国庆，1996年获日本京都大学经济学博士学位，现任中国人民大学经济学院教授、博士生导师。研究方向为计量经济学理论与应用。
在国内外专业杂志发表论文60余篇，出版著作与教材10余部。负责和承担过国家自然科学基金、科技部“863”、国家“211”工程等多个科研项目。
浙江大学、华侨大学兼职教授，日本关西学院大学客座教授。中国数量经济学会学术委员会副主任。2017年获中国数量经济学会颁发的“中国数量经济学杰出学者”称号。
范红岗，中国人民大学数学学院副教授，金融数学与金融计算系副主任，斯坦福大学经济系访问学者。主要研究方向为计量经济理论与应用、金融数学等。在《北京师范大学学报》、《财经科学》、《系统工程》和Biomedical Soft Computing and Human Sciences等国内外高水平杂志发表论文15篇；与赵国庆教授共同编写《计量经济学（第六版）》《 EViews/Stata计量经济学入门》，另参与多部十二五规划教材的编写与修订工作。

第一章 一元线性回归分析基础
第一节 模型的假定 001
第二节 参数的最小二乘估计 007
第三节 最小二乘估计量的性质 012
第四节 系数的显著性检验 014
第五节 预测和预测区间 026
第二章 多元线性回归分析
第一节 模型的假定 039
第二节 参数的最小二乘估计 042
第三节 最小二乘估计量的性质 045
第四节 参数估计式的分布特性与检验 049
第五节 多重共线性 062
第六节 预 测 068
第三章 模型中误差项假定的诸问题
第一节 广义最小二乘估计 075
第二节 序列相关 078
第三节 异方差性 091
第四章 线性模型的扩展
第一节 模型的类型与变换 103
第二节 特殊变量的使用 107
第三节 结构变化的检验 112
第四节 分布滞后模型 115
第五节 工具变量法 123
第五章 联立方程组模型的估计
第一节 概 述 127
第二节 模型的结构式与简化式 131
第三节 模型的识别问题 133
第四节 模型识别的条件 137
第五节 联立方程组模型的估计方法 140
第六节 模型的应用与检验 145
第七节 计算实例与方法评价 147
第六章 估计方法的扩展
第一节 离散选择模型 156
第二节 受限因变量模型 162
第三节 面板数据 168
第七章 时间序列分析基础
第一节 时间序列的基本概念 176
第二节 自回归模型 179
第三节 滑动平均模型 187
第四节 自回归滑动平均模型 191
第五节 时间序列模型预测 198
第六节 时间序列的应用 203
第八章 非平稳经济变量分析
第一节 非平稳时间序列与虚假回归 208
第二节 单位根检验 212
第三节 经济变量的协整性 228
第四节 误差修正模型 232
第九章 分位数回归与技术初步
第一节 分位数回归 243
第二节 技术初步 250
部分习题答案与提示 258
附表 统计表 261
参考文献 270